Обро́бка зобра́жень — будь-яка форма обробки інформації, для якої вхідні дані представлені зображенням, наприклад, фотографіями або відеокадрами. Обробляння зображень може здійснюватися як для отримання зображення на виході (наприклад, підготовка до поліграфічного тиражування, до телетрансляції і т. д.), так і для отримання іншої інформації (наприклад, розпізнання тексту, підрахунок числа і типу клітин в полі мікроскопа і т. д.). Крім статичних двомірних зображень, обробляти потрібно також зображення, що змінюються з часом, наприклад відео.
Історія
Ще в середині XX століття обробка зображень була здебільшого аналоговою і виконувалась оптичними пристроями. Подібні оптичні методи досі важливі, в таких областях як, наприклад, голографія. Тим не менш, з різким зростанням продуктивності комп'ютерів, ці методи все в більшій мірі витіснялися методами цифрової обробки зображень. Методи цифрової обробки зображень зазвичай є більш точними, надійними, гнучкими і простими в реалізації, ніж аналогові методи. У цифровій обробці зображень широко застосовується спеціалізоване обладнання, таке як процесори з конвеєрною обробкою інструкцій та багатопроцесорні системи. Особливою мірою це стосується систем обробки відео. Обробка зображень виконується також за допомогою програмних засобів комп'ютерної математики, наприклад, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica і інш. Для цього в них використовуються як базові засоби, так і пакети розширення Image Processing.
Багато методів цифрової обробки зображень, або цифрової обробки зображень, як її часто називали, були розроблені в 1960-х роках у лабораторіях Белла, лабораторії реактивного руху, Массачусетському технологічному інституті, University_of_Maryland,_College_Park та кількох інших дослідницьких установах, із застосуванням до супутникових зображень, перетворення стандартів дротових фото, медичних зображень, відеотелефону, розпізнавання символів та покращення фотографій.[3] Метою ранньої обробки зображень було покращення якості зображення. Це було спрямовано на людей, щоб покращити візуальний ефект людей. При обробці зображень на вході виходить зображення низької якості, а на виході – зображення покращеної якості. Загальна обробка зображень включає покращення зображення, відновлення, кодування та стиснення. Першою успішною заявкою стала Американська лабораторія реактивного руху (JPL). Вони використовували такі методи обробки зображень, як геометрична корекція, трансформація градації, видалення шуму тощо на тисячах місячних фотографій, надісланих космічним детектором Ranger 7 у 1964 році, враховуючи положення Сонця та оточення Місяця. Вплив успішного комп’ютерного картографування карти поверхні Місяця був успішним. Пізніше було виконано більш складну обробку зображень майже 100 000 фотографій, надісланих назад космічним кораблем, щоб отримати топографічну карту, кольорову карту та панорамну мозаїку Місяця, що дозволило досягти надзвичайних результатів і закласти міцну основу для висадки людини на Землю. Місяць.[4]
Однак вартість обробки була досить високою з обчислювальним обладнанням того часу. Це змінилося в 1970-х роках, коли цифрова обробка зображень поширилася, оскільки стали доступними дешевші комп’ютери та спеціальне обладнання. Це призвело до того, що зображення оброблялися в режимі реального часу для деяких спеціальних проблем, таких як перетворення телевізійних стандартів. У міру того, як комп’ютери загального призначення стали швидшими, вони почали виконувати роль спеціального апаратного забезпечення для всіх операцій, крім найбільш спеціалізованих і інтенсивних комп’ютерних операцій. З появою швидких комп’ютерів і сигнальних процесорів у 2000-х роках цифрова обробка зображень стала найпоширенішою формою обробки зображень і зазвичай використовується, оскільки це не лише найуніверсальніший метод, але й найдешевший.
Датчики зображення
Основою для сучасних датчиків зображення є технологія метал-оксид-напівпровідник (MOS), яка бере свій початок із винаходу MOSFET (MOS-польового транзистора) Мохамедом М. Аталлою та Давоном Кангом у Bell Labs у 1959 році. Це призвело до розробки цифрових напівпровідникових датчиків зображення, включаючи пристрій із зарядовим зв'язком (CCD), а пізніше датчик CMOS.
Пристрій із зарядовим зв’язком був винайдений Уіллардом С. Бойлем і Джорджем Е. Смітом у Bell Labs у 1969 році. Досліджуючи технологію MOS, вони зрозуміли, що електричний заряд є аналогією магнітної бульбашки і що він може зберігатися на крихітному MOS-конденсаторі. Оскільки виготовити серію MOS-конденсаторів у ряд було досить просто, вони підключили до них відповідну напругу, щоб заряд міг передаватись від одного до іншого.CCD - це напівпровідникова схема, яка пізніше була використана в перших цифрових відеокамерах для телевізійного мовлення.[8]
Активний піксельний сенсор NMOS (APS) був винайдений Olympus у Японії в середині 1980-х років. Це стало можливим завдяки прогресу у виготовленні МОП-напівпровідникових пристроїв, коли масштабування МОП-транзисторів досягало менших мікронних, а потім субмікронних рівнів. NMOS APS був виготовлений командою Цутому Накамури на Olympus у 1985 році. Датчик CMOS з активними пікселями (CMOS-датчик) пізніше був розроблений командою Еріка Фоссума в Лабораторії реактивного руху НАСА в 1993 році. До 2007 року продажі датчиків CMOS перевищили датчики CCD.
Фільтрація
Цифрові фільтри використовуються для розмиття та підсилення цифрових зображень. Фільтрацію можна виконати за допомогою:
• конволюції з спеціально розробленими ядрами (масивами фільтрів) в просторовому домені.
• маскування конкретних частотних областей в частотному (Фур'є) домені.
Цифровий сигнальний процесор (DSP)
Основна стаття: Цифровий сигнальний процесор
Електронна обробка сигналів стала революцією завдяки широкому впровадженню технології MOS у 1970-х роках.Технологія інтегральних схем MOS була основою для перших однокристальних мікропроцесорів і мікроконтролерів на початку 1970-х років , а потім перших однокристальних мікросхем цифрового сигнального процесора (DSP) наприкінці 1970-х років. Мікросхеми DSP з тих пір широко використовуються в цифровій обробці зображень.
Алгоритм стиснення зображення дискретного косинусного перетворення (DCT) широко реалізований у мікросхемах DSP, і багато компаній розробляють мікросхеми DSP на основі технології DCT. DCT широко використовуються для кодування, декодування, кодування відео, кодування аудіо, мультиплексування, сигналів керування, сигналізації, аналого-цифрового перетворення, форматування яскравості та відмінностей кольорів, а також форматів кольорів, таких як YUV444 та YUV411. DCT також використовуються для таких операцій кодування, як оцінка руху, компенсація руху, міжкадрове передбачення, квантування, перцептивне зважування, ентропійне кодування, змінне кодування та вектори руху, а також операцій декодування, таких як зворотна операція між різними форматами кольорів (YIQ, YUV і RGB) для відображення. DCT також широко використовуються для мікросхем кодера/декодера телебачення високої чіткості (HDTV).
Медична візуалізація
Додаткова інформація: Медична візуалізація
У 1972 році інженер британської компанії EMI Housfield винайшов рентгенівський комп'ютерний томограф для діагностики голови, який прийнято називати КТ (комп'ютерна томографія). Метод КТ-ядра базується на проекції розрізу голови людини та обробляється комп’ютером для реконструкції зображення поперечного перерізу, що називається реконструкцією зображення. У 1975 році EMI успішно розробила пристрій КТ для всього тіла, який отримав чітке томографічне зображення різних частин людського тіла. У 1979 році ця діагностична методика отримала Нобелівську премію.Технологія обробки цифрових зображень для медичних застосувань була введена до Зали слави космічних технологій Space Foundation у 1994 році.
Основні методи обробки сигналів
Більшість методів обробки одновимірних сигналів (наприклад, медіанний фільтр) застосовні і до двомірних сигналів, якими є зображення. Деякі з цих одновимірних методів значно ускладнюються з переходом до двовимірних сигналів. Обробка зображень вносить сюди кілька нових понять, таких як зв'язність і ротаційна інваріантність, які мають сенс тільки для двомірних сигналів. У обробці сигналів широко використовуються перетворення Фур'є, а також вейвлет-перетворення і фільтр Габора. Обробку зображень поділяють на обробку в просторовій області (перетворення яскравості, гама-корекція і т. д.) і частотній (перетворення Фур'є, і т. д.). Перетворення Фур'є дискретної функції (зображення) просторових координат є періодичним по просторових частотах з періодом 2pi.
Цифрова обробка зображень дозволяє використовувати складніші алгоритми, а отже, може запропонувати як більш складний результат у простих завданнях, так і реалізацію методів, які були б неможливі за допомогою аналогових засобів.
Обробка зображень для відтворення
Типові завдання
- Геометричні перетворення, такі як обертання і масштабування.
- Колірна корекція: зміна яскравості і контрасту, квантування кольору, перетворення в інший колірний простір.
- Порівняння двох і більше зображень. Як окремий випадок — знаходження кореляції між зображенням і зразком, наприклад, в детекторі банкнот.
- Комбінування зображень різними способами.
- Інтерполяція і згладжування.
- Поділ зображення на області (сегментація зображень), наприклад, для спрощення передачі каналами зв'язку.
- Редагування та ретушування.
- Розширення динамічного діапазону шляхом комбінування зображень з різною експозицією (HDR).
- Компенсація втрати різкості, наприклад, шляхом нерізкого маскування.
Наведені нижче приклади демонструють обидва методи:
Filter type | Kernel or mask | Example |
---|---|---|
Original Image | ||
Pseudo-code: image = checkerboard F = Fourier Transform of image Show Image: log(1+Absolute Value(F)) | ||
Fourier Lowpass | ||
Fourier Highpass |
Доповнення зображення у фільтрації домену Фур’є
Зображення, як правило, доповнюються перед перетворенням у простір Фур’є, зображення з високочастотним фільтром нижче ілюструють наслідки різних методів доповнення:
Zero padded | Repeated edge padded |
---|---|
Зверніть увагу, що фільтр високих частот показує додаткові краї, коли доповнено нулем, порівняно з повторним доповненням країв.
Приклади коду фільтрації
Приклад MATLAB для високочастотної фільтрації просторової області.
img=checkerboard(20); % generate checkerboard % ************************** SPATIAL DOMAIN *************************** klaplace=[0 -1 0; -1 5 -1; 0 -1 0]; % Laplacian filter kernel X=conv2(img,klaplace); % convolve test img with % 3x3 Laplacian kernel figure() imshow(X,[]) % show Laplacian filtered title('Laplacian Edge Detection')
Щоб застосувати афінну матрицю до зображення, зображення перетворюється на матрицю, у якій кожен запис відповідає інтенсивності пікселів у цьому місці. Тоді розташування кожного пікселя можна представити як вектор, що вказує координати цього пікселя на зображенні, [x, y], де x і y — рядок і стовпець пікселя в матриці зображення. Це дозволяє помножити координату на матрицю афінного перетворення, яка дає позицію, куди буде скопійовано значення пікселя у вихідному зображенні.
Однак, щоб дозволити перетворення, які потребують перетворень трансляції, потрібні тривимірні однорідні координати. Для третього розміру зазвичай встановлюється ненульова постійна, зазвичай 1, так що нова координата дорівнює [x, y, 1]. Це дозволяє помножити координатний вектор на матрицю 3 на 3, уможливлюючи трансляційні зсуви. Отже, третій вимір, який є константою 1, дозволяє переклад.
Оскільки множення матриць є асоціативним, кілька афінних перетворень можна об’єднати в одне афінне перетворення шляхом множення матриці кожного окремого перетворення в тому порядку, у якому ці перетворення виконуються. Це призводить до єдиної матриці, яка, застосована до точкового вектора, дає той самий результат, що й усі окремі перетворення, виконані на векторі [x, y, 1] послідовно. Таким чином, послідовність матриць афінного перетворення може бути зведена до однієї матриці афінного перетворення.
Наприклад, двовимірні координати дозволяють лише обертання навколо початку координат (0, 0). Але тривимірні однорідні координати можна використовувати, щоб спочатку перевести будь-яку точку в (0, 0), потім виконати поворот і, нарешті, перевести початок координат (0, 0) назад у початкову точку (протилежне першому перекладу). Ці 3 афінні перетворення можна об’єднати в одну матрицю, таким чином дозволяючи обертання навколо будь-якої точки зображення.
Усунення шуму зображення за допомогою морфології.
Математична морфологія підходить для усунення шумів у зображеннях. [en] важливі в математичній морфології.
Наступні приклади стосуються елементів структурування. Функція усунення шумів, зображення як I та структурний елемент як B показані нижче та в таблиці.
e.g.
Define Dilation(I, B)(i,j) = . Let Dilation(I,B) = D(I,B)
D(I', B)(1,1) =
Define Erosion(I, B)(i,j) = . Let Erosion(I,B) = E(I,B)
E(I', B)(1,1) =
After dilation After erosion
An opening method is just simply erosion first, and then dilation while the closing method is vice versa. In reality, the D(I,B) and E(I,B) can implemented by
Structuring element | Mask | Code | Example |
---|---|---|---|
Original Image | None | Use Matlab to read Original image original = imread('scene.jpg'); image = rgb2gray(original); [r, c, channel] = size(image); se = logical([1 1 1 ; 1 1 1 ; 1 1 1]); [p, q] = size(se); halfH = floor(p/2); halfW = floor(q/2); time = 3; % denoising 3 times with all method | |
Use Matlab to dilation imwrite(image, "scene_dil.jpg") extractmax = zeros(size(image), class(image)); for i = 1 : time dil_image = imread('scene_dil.jpg'); for col = (halfW + 1): (c - halfW) for row = (halfH + 1) : (r - halfH) dpointD = row - halfH; dpointU = row + halfH; dpointL = col - halfW; dpointR = col + halfW; dneighbor = dil_image(dpointD:dpointU, dpointL:dpointR); filter = dneighbor(se); extractmax(row, col) = max(filter); end end imwrite(extractmax, "scene_dil.jpg"); end | |||
Use Matlab to erosion imwrite(image, 'scene_ero.jpg'); extractmin = zeros(size(image), class(image)); for i = 1: time ero_image = imread('scene_ero.jpg'); for col = (halfW + 1): (c - halfW) for row = (halfH +1): (r -halfH) pointDown = row-halfH; pointUp = row+halfH; pointLeft = col-halfW; pointRight = col+halfW; neighbor = ero_image(pointDown:pointUp,pointLeft:pointRight); filter = neighbor(se); extractmin(row, col) = min(filter); end end imwrite(extractmin, "scene_ero.jpg"); end | |||
Use Matlab to Opening imwrite(extractmin, "scene_opening.jpg") extractopen = zeros(size(image), class(image)); for i = 1 : time dil_image = imread('scene_opening.jpg'); for col = (halfW + 1): (c - halfW) for row = (halfH + 1) : (r - halfH) dpointD = row - halfH; dpointU = row + halfH; dpointL = col - halfW; dpointR = col + halfW; dneighbor = dil_image(dpointD:dpointU, dpointL:dpointR); filter = dneighbor(se); extractopen(row, col) = max(filter); end end imwrite(extractopen, "scene_opening.jpg"); end | |||
Use Matlab to Closing imwrite(extractmax, "scene_closing.jpg") extractclose = zeros(size(image), class(image)); for i = 1 : time ero_image = imread('scene_closing.jpg'); for col = (halfW + 1): (c - halfW) for row = (halfH + 1) : (r - halfH) dpointD = row - halfH; dpointU = row + halfH; dpointL = col - halfW; dpointR = col + halfW; dneighbor = ero_image(dpointD:dpointU, dpointL:dpointR); filter = dneighbor(se); extractclose(row, col) = min(filter); end end imwrite(extractclose, "scene_closing.jpg"); end |
Зображення цифрової камери
Цифрові фотоапарати, як правило, включають спеціалізоване обладнання для обробки цифрових зображень – або спеціальні мікросхеми, або додані схеми на інших мікросхемах – для перетворення необроблених даних із датчика зображення на зображення з корекцією кольорів у стандартному форматі файлу зображення. Додаткові методи пост-обробки підвищують різкість країв або насиченість кольорів для створення більш природних зображень.
Плівка
«Світ заходу» (1973) був першим повнометражним фільмом, який використовував цифрову обробку зображень для піксельної фотографії для імітації точки зору андроїда.[28] Обробка зображень також широко використовується для створення ефекту кольоровості, який замінює фон акторів природним або художнім пейзажем.
Розпізнавання обличчя
Процес виявлення обличчя. Розпізнавання обличчя можна реалізувати за допомогою математичної морфології, дискретного косинусного перетворення, яке зазвичай називають DCT, і горизонтальної проекції (математики).
Загальний метод з методом на основі ознак
Метод визначення обличчя на основі ознак використовує тон шкіри, розпізнавання країв, форму обличчя та особливості обличчя (наприклад, очі, рот тощо) для виявлення обличчя. Тон шкіри, форма обличчя та всі унікальні елементи, які є тільки в людському обличчі, можна описати як особливості.
Метод покращення якості зображення
На якість зображення можуть впливати вібрація камери, надмірна експозиція, занадто централізований розподіл рівнів сірого, шум тощо. Наприклад, проблему шуму можна вирішити за допомогою методу згладжування, тоді як проблему розподілу рівнів сірого можна покращити шляхом вирівнювання гістограми.
Метод згладжування
У малюнку, якщо є якийсь незадоволений колір, беремо деякий колір навколо незадоволеного кольору та усереднюємо їх. Це простий спосіб подумати про метод згладжування.
Метод згладжування можна реалізувати за допомогою маски та згортки. Візьміть, наприклад, маленьке зображення та маску, як показано нижче.
image is
mask is
After and smoothing, image is
Oberseving image[1, 1], image[1, 2], image[2, 1], and image[2, 2].
The original image pixel is 1, 4, 28, 30. After smoothing mask, the pixel becomes 9, 10, 9, 9 respectively.
new image[1, 1] = * (image[0,0]+image[0,1]+image[0,2]+image[1,0]+image[1,1]+image[1,2]+image[2,0]+image[2,1]+image[2,2])
new image[1, 1] = floor( * (2+5+6+3+1+4+1+28+30)) = 9
new image[1, 2] = floor({ * (5+6+5+1+4+6+28+30+2)) = 10
new image[2, 1] = floor( * (3+1+4+1+28+30+7+3+2)) = 9
new image[2, 2] = floor( * (1+4+6+28+30+2+3+2+2)) = 9
Gray Level Histogram method
Generally, given a gray level histogram from an image as below. Changing the histogram to uniform distribution from an image is usually what we called .
In discrete time, the area of gray level histogram is (see figure 1) while the area of uniform distribution is (see figure 2). It is clear that the area will not change, so .
From the uniform distribution, the probability of is while the
In continuous time, the equation is .
Moreover, based on the definition of a function, the Gray level histogram method is like finding a function that satisfies f(p)=q.
Improvement method | Issue | Before improvement | Process | After improvement |
---|---|---|---|---|
Smoothing method | noise with Matlab, salt & pepper with 0.01 parameter is added |
| ||
Histogram Equalization | Gray level distribution too centralized | Refer to the |
Обробка зображень у прикладних і наукових цілях
Типові завдання
- Розпізнавання тексту
- Обробка супутникових знімків
- Машинний зір
- Обробка даних для виділення різних характеристик
- Обробка зображень у медицині
- Ідентифікація особи (по обличчю, райдужці, дактилоскопічним даними)
- Автоматичне управління автомобілями
- Визначення форми об'єкта
- Визначення переміщення об'єкта
- Накладення фільтрів
Див. також
Примітки
- Слюсар, В.И. (2019). (PDF). Первая миля. Last mile. – 2019, №2. с. 46 - 61. Архів оригіналу (PDF) за 8 травня 2019. Процитовано 8 травня 2019.
Література
- Нейроподібні методи, алгоритми та структури обробки зображень у реальному часі: монографія / Ю. М. Рашкевич, Р. О. Ткаченко, І. Г. Цмоць, Д. Д. Пелешко ; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т «Львів. політехніка». — Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2014. — 256 с. : іл. — Бібліогр.: с. 243—252 (166 назв). —
Це незавершена стаття з технології. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Ця стаття не містить . (жовтень 2015) |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Obro bka zobra zhen bud yaka forma obrobki informaciyi dlya yakoyi vhidni dani predstavleni zobrazhennyam napriklad fotografiyami abo videokadrami Obroblyannya zobrazhen mozhe zdijsnyuvatisya yak dlya otrimannya zobrazhennya na vihodi napriklad pidgotovka do poligrafichnogo tirazhuvannya do teletranslyaciyi i t d tak i dlya otrimannya inshoyi informaciyi napriklad rozpiznannya tekstu pidrahunok chisla i tipu klitin v poli mikroskopa i t d Krim statichnih dvomirnih zobrazhen obroblyati potribno takozh zobrazhennya sho zminyuyutsya z chasom napriklad video IstoriyaShe v seredini XX stolittya obrobka zobrazhen bula zdebilshogo analogovoyu i vikonuvalas optichnimi pristroyami Podibni optichni metodi dosi vazhlivi v takih oblastyah yak napriklad golografiya Tim ne mensh z rizkim zrostannyam produktivnosti komp yuteriv ci metodi vse v bilshij miri vitisnyalisya metodami cifrovoyi obrobki zobrazhen Metodi cifrovoyi obrobki zobrazhen zazvichaj ye bilsh tochnimi nadijnimi gnuchkimi i prostimi v realizaciyi nizh analogovi metodi U cifrovij obrobci zobrazhen shiroko zastosovuyetsya specializovane obladnannya take yak procesori z konveyernoyu obrobkoyu instrukcij ta bagatoprocesorni sistemi Osoblivoyu miroyu ce stosuyetsya sistem obrobki video Obrobka zobrazhen vikonuyetsya takozh za dopomogoyu programnih zasobiv komp yuternoyi matematiki napriklad MATLAB Mathcad Maple Mathematica i insh Dlya cogo v nih vikoristovuyutsya yak bazovi zasobi tak i paketi rozshirennya Image Processing Bagato metodiv cifrovoyi obrobki zobrazhen abo cifrovoyi obrobki zobrazhen yak yiyi chasto nazivali buli rozrobleni v 1960 h rokah u laboratoriyah Bella laboratoriyi reaktivnogo ruhu Massachusetskomu tehnologichnomu instituti University of Maryland College Park ta kilkoh inshih doslidnickih ustanovah iz zastosuvannyam do suputnikovih zobrazhen peretvorennya standartiv drotovih foto medichnih zobrazhen videotelefonu rozpiznavannya simvoliv ta pokrashennya fotografij 3 Metoyu rannoyi obrobki zobrazhen bulo pokrashennya yakosti zobrazhennya Ce bulo spryamovano na lyudej shob pokrashiti vizualnij efekt lyudej Pri obrobci zobrazhen na vhodi vihodit zobrazhennya nizkoyi yakosti a na vihodi zobrazhennya pokrashenoyi yakosti Zagalna obrobka zobrazhen vklyuchaye pokrashennya zobrazhennya vidnovlennya koduvannya ta stisnennya Pershoyu uspishnoyu zayavkoyu stala Amerikanska laboratoriya reaktivnogo ruhu JPL Voni vikoristovuvali taki metodi obrobki zobrazhen yak geometrichna korekciya transformaciya gradaciyi vidalennya shumu tosho na tisyachah misyachnih fotografij nadislanih kosmichnim detektorom Ranger 7 u 1964 roci vrahovuyuchi polozhennya Soncya ta otochennya Misyacya Vpliv uspishnogo komp yuternogo kartografuvannya karti poverhni Misyacya buv uspishnim Piznishe bulo vikonano bilsh skladnu obrobku zobrazhen majzhe 100 000 fotografij nadislanih nazad kosmichnim korablem shob otrimati topografichnu kartu kolorovu kartu ta panoramnu mozayiku Misyacya sho dozvolilo dosyagti nadzvichajnih rezultativ i zaklasti micnu osnovu dlya visadki lyudini na Zemlyu Misyac 4 Odnak vartist obrobki bula dosit visokoyu z obchislyuvalnim obladnannyam togo chasu Ce zminilosya v 1970 h rokah koli cifrova obrobka zobrazhen poshirilasya oskilki stali dostupnimi deshevshi komp yuteri ta specialne obladnannya Ce prizvelo do togo sho zobrazhennya obroblyalisya v rezhimi realnogo chasu dlya deyakih specialnih problem takih yak peretvorennya televizijnih standartiv U miru togo yak komp yuteri zagalnogo priznachennya stali shvidshimi voni pochali vikonuvati rol specialnogo aparatnogo zabezpechennya dlya vsih operacij krim najbilsh specializovanih i intensivnih komp yuternih operacij Z poyavoyu shvidkih komp yuteriv i signalnih procesoriv u 2000 h rokah cifrova obrobka zobrazhen stala najposhirenishoyu formoyu obrobki zobrazhen i zazvichaj vikoristovuyetsya oskilki ce ne lishe najuniversalnishij metod ale j najdeshevshij Datchiki zobrazhennyaOsnovoyu dlya suchasnih datchikiv zobrazhennya ye tehnologiya metal oksid napivprovidnik MOS yaka bere svij pochatok iz vinahodu MOSFET MOS polovogo tranzistora Mohamedom M Atalloyu ta Davonom Kangom u Bell Labs u 1959 roci Ce prizvelo do rozrobki cifrovih napivprovidnikovih datchikiv zobrazhennya vklyuchayuchi pristrij iz zaryadovim zv yazkom CCD a piznishe datchik CMOS Pristrij iz zaryadovim zv yazkom buv vinajdenij Uillardom S Bojlem i Dzhordzhem E Smitom u Bell Labs u 1969 roci Doslidzhuyuchi tehnologiyu MOS voni zrozumili sho elektrichnij zaryad ye analogiyeyu magnitnoyi bulbashki i sho vin mozhe zberigatisya na krihitnomu MOS kondensatori Oskilki vigotoviti seriyu MOS kondensatoriv u ryad bulo dosit prosto voni pidklyuchili do nih vidpovidnu naprugu shob zaryad mig peredavatis vid odnogo do inshogo CCD ce napivprovidnikova shema yaka piznishe bula vikoristana v pershih cifrovih videokamerah dlya televizijnogo movlennya 8 Aktivnij pikselnij sensor NMOS APS buv vinajdenij Olympus u Yaponiyi v seredini 1980 h rokiv Ce stalo mozhlivim zavdyaki progresu u vigotovlenni MOP napivprovidnikovih pristroyiv koli masshtabuvannya MOP tranzistoriv dosyagalo menshih mikronnih a potim submikronnih rivniv NMOS APS buv vigotovlenij komandoyu Cutomu Nakamuri na Olympus u 1985 roci Datchik CMOS z aktivnimi pikselyami CMOS datchik piznishe buv rozroblenij komandoyu Erika Fossuma v Laboratoriyi reaktivnogo ruhu NASA v 1993 roci Do 2007 roku prodazhi datchikiv CMOS perevishili datchiki CCD Filtraciya Cifrovi filtri vikoristovuyutsya dlya rozmittya ta pidsilennya cifrovih zobrazhen Filtraciyu mozhna vikonati za dopomogoyu konvolyuciyi z specialno rozroblenimi yadrami masivami filtriv v prostorovomu domeni maskuvannya konkretnih chastotnih oblastej v chastotnomu Fur ye domeni Cifrovij signalnij procesor DSP Osnovna stattya Cifrovij signalnij procesor Elektronna obrobka signaliv stala revolyuciyeyu zavdyaki shirokomu vprovadzhennyu tehnologiyi MOS u 1970 h rokah Tehnologiya integralnih shem MOS bula osnovoyu dlya pershih odnokristalnih mikroprocesoriv i mikrokontroleriv na pochatku 1970 h rokiv a potim pershih odnokristalnih mikroshem cifrovogo signalnogo procesora DSP naprikinci 1970 h rokiv Mikroshemi DSP z tih pir shiroko vikoristovuyutsya v cifrovij obrobci zobrazhen Algoritm stisnennya zobrazhennya diskretnogo kosinusnogo peretvorennya DCT shiroko realizovanij u mikroshemah DSP i bagato kompanij rozroblyayut mikroshemi DSP na osnovi tehnologiyi DCT DCT shiroko vikoristovuyutsya dlya koduvannya dekoduvannya koduvannya video koduvannya audio multipleksuvannya signaliv keruvannya signalizaciyi analogo cifrovogo peretvorennya formatuvannya yaskravosti ta vidminnostej koloriv a takozh formativ koloriv takih yak YUV444 ta YUV411 DCT takozh vikoristovuyutsya dlya takih operacij koduvannya yak ocinka ruhu kompensaciya ruhu mizhkadrove peredbachennya kvantuvannya perceptivne zvazhuvannya entropijne koduvannya zminne koduvannya ta vektori ruhu a takozh operacij dekoduvannya takih yak zvorotna operaciya mizh riznimi formatami koloriv YIQ YUV i RGB dlya vidobrazhennya DCT takozh shiroko vikoristovuyutsya dlya mikroshem kodera dekodera telebachennya visokoyi chitkosti HDTV Medichna vizualizaciyaDodatkova informaciya Medichna vizualizaciya U 1972 roci inzhener britanskoyi kompaniyi EMI Housfield vinajshov rentgenivskij komp yuternij tomograf dlya diagnostiki golovi yakij prijnyato nazivati KT komp yuterna tomografiya Metod KT yadra bazuyetsya na proekciyi rozrizu golovi lyudini ta obroblyayetsya komp yuterom dlya rekonstrukciyi zobrazhennya poperechnogo pererizu sho nazivayetsya rekonstrukciyeyu zobrazhennya U 1975 roci EMI uspishno rozrobila pristrij KT dlya vsogo tila yakij otrimav chitke tomografichne zobrazhennya riznih chastin lyudskogo tila U 1979 roci cya diagnostichna metodika otrimala Nobelivsku premiyu Tehnologiya obrobki cifrovih zobrazhen dlya medichnih zastosuvan bula vvedena do Zali slavi kosmichnih tehnologij Space Foundation u 1994 roci Osnovni metodi obrobki signalivBilshist metodiv obrobki odnovimirnih signaliv napriklad mediannij filtr zastosovni i do dvomirnih signaliv yakimi ye zobrazhennya Deyaki z cih odnovimirnih metodiv znachno uskladnyuyutsya z perehodom do dvovimirnih signaliv Obrobka zobrazhen vnosit syudi kilka novih ponyat takih yak zv yaznist i rotacijna invariantnist yaki mayut sens tilki dlya dvomirnih signaliv U obrobci signaliv shiroko vikoristovuyutsya peretvorennya Fur ye a takozh vejvlet peretvorennya i filtr Gabora Obrobku zobrazhen podilyayut na obrobku v prostorovij oblasti peretvorennya yaskravosti gama korekciya i t d i chastotnij peretvorennya Fur ye i t d Peretvorennya Fur ye diskretnoyi funkciyi zobrazhennya prostorovih koordinat ye periodichnim po prostorovih chastotah z periodom 2pi Cifrova obrobka zobrazhen dozvolyaye vikoristovuvati skladnishi algoritmi a otzhe mozhe zaproponuvati yak bilsh skladnij rezultat u prostih zavdannyah tak i realizaciyu metodiv yaki buli b nemozhlivi za dopomogoyu analogovih zasobiv Obrobka zobrazhen dlya vidtvorennyaTipovi zavdannya Geometrichni peretvorennya taki yak obertannya i masshtabuvannya Kolirna korekciya zmina yaskravosti i kontrastu kvantuvannya koloru peretvorennya v inshij kolirnij prostir Porivnyannya dvoh i bilshe zobrazhen Yak okremij vipadok znahodzhennya korelyaciyi mizh zobrazhennyam i zrazkom napriklad v detektori banknot Kombinuvannya zobrazhen riznimi sposobami Interpolyaciya i zgladzhuvannya Podil zobrazhennya na oblasti segmentaciya zobrazhen napriklad dlya sproshennya peredachi kanalami zv yazku Redaguvannya ta retushuvannya Rozshirennya dinamichnogo diapazonu shlyahom kombinuvannya zobrazhen z riznoyu ekspoziciyeyu HDR Kompensaciya vtrati rizkosti napriklad shlyahom nerizkogo maskuvannya Navedeni nizhche prikladi demonstruyut obidva metodi Filter type Kernel or mask ExampleOriginal Image 000010000 displaystyle begin bmatrix 0 amp 0 amp 0 0 amp 1 amp 0 0 amp 0 amp 0 end bmatrix 19 111111111 displaystyle frac 1 9 times begin bmatrix 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 end bmatrix 0 10 14 10 10 displaystyle begin bmatrix 0 amp 1 amp 0 1 amp 4 amp 1 0 amp 1 amp 0 end bmatrix Pseudo code image checkerboard F Fourier Transform of image Show Image log 1 Absolute Value F Fourier LowpassFourier HighpassDopovnennya zobrazhennya u filtraciyi domenu Fur ye Zobrazhennya yak pravilo dopovnyuyutsya pered peretvorennyam u prostir Fur ye zobrazhennya z visokochastotnim filtrom nizhche ilyustruyut naslidki riznih metodiv dopovnennya Zero padded Repeated edge padded Zvernit uvagu sho filtr visokih chastot pokazuye dodatkovi krayi koli dopovneno nulem porivnyano z povtornim dopovnennyam krayiv Prikladi kodu filtraciyi Priklad MATLAB dlya visokochastotnoyi filtraciyi prostorovoyi oblasti img checkerboard 20 generate checkerboard SPATIAL DOMAIN klaplace 0 1 0 1 5 1 0 1 0 Laplacian filter kernel X conv2 img klaplace convolve test img with 3x3 Laplacian kernel figure imshow X show Laplacian filtered title Laplacian Edge Detection Shob zastosuvati afinnu matricyu do zobrazhennya zobrazhennya peretvoryuyetsya na matricyu u yakij kozhen zapis vidpovidaye intensivnosti pikseliv u comu misci Todi roztashuvannya kozhnogo pikselya mozhna predstaviti yak vektor sho vkazuye koordinati cogo pikselya na zobrazhenni x y de x i y ryadok i stovpec pikselya v matrici zobrazhennya Ce dozvolyaye pomnozhiti koordinatu na matricyu afinnogo peretvorennya yaka daye poziciyu kudi bude skopijovano znachennya pikselya u vihidnomu zobrazhenni Odnak shob dozvoliti peretvorennya yaki potrebuyut peretvoren translyaciyi potribni trivimirni odnoridni koordinati Dlya tretogo rozmiru zazvichaj vstanovlyuyetsya nenulova postijna zazvichaj 1 tak sho nova koordinata dorivnyuye x y 1 Ce dozvolyaye pomnozhiti koordinatnij vektor na matricyu 3 na 3 umozhlivlyuyuchi translyacijni zsuvi Otzhe tretij vimir yakij ye konstantoyu 1 dozvolyaye pereklad Oskilki mnozhennya matric ye asociativnim kilka afinnih peretvoren mozhna ob yednati v odne afinne peretvorennya shlyahom mnozhennya matrici kozhnogo okremogo peretvorennya v tomu poryadku u yakomu ci peretvorennya vikonuyutsya Ce prizvodit do yedinoyi matrici yaka zastosovana do tochkovogo vektora daye toj samij rezultat sho j usi okremi peretvorennya vikonani na vektori x y 1 poslidovno Takim chinom poslidovnist matric afinnogo peretvorennya mozhe buti zvedena do odniyeyi matrici afinnogo peretvorennya Napriklad dvovimirni koordinati dozvolyayut lishe obertannya navkolo pochatku koordinat 0 0 Ale trivimirni odnoridni koordinati mozhna vikoristovuvati shob spochatku perevesti bud yaku tochku v 0 0 potim vikonati povorot i nareshti perevesti pochatok koordinat 0 0 nazad u pochatkovu tochku protilezhne pershomu perekladu Ci 3 afinni peretvorennya mozhna ob yednati v odnu matricyu takim chinom dozvolyayuchi obertannya navkolo bud yakoyi tochki zobrazhennya Usunennya shumu zobrazhennya za dopomogoyu morfologiyi Matematichna morfologiya pidhodit dlya usunennya shumiv u zobrazhennyah en vazhlivi v matematichnij morfologiyi Nastupni prikladi stosuyutsya elementiv strukturuvannya Funkciya usunennya shumiv zobrazhennya yak I ta strukturnij element yak B pokazani nizhche ta v tablici e g I 45506540605525155 B 121211103 displaystyle I begin bmatrix 45 amp 50 amp 65 40 amp 60 amp 55 25 amp 15 amp 5 end bmatrix B begin bmatrix 1 amp 2 amp 1 2 amp 1 amp 1 1 amp 0 amp 3 end bmatrix Define Dilation I B i j max I i m j n B m n displaystyle max I i m j n B m n Let Dilation I B D I B D I B 1 1 max 45 1 50 2 65 1 40 2 60 1 55 1 25 1 15 0 5 3 66 displaystyle max 45 1 50 2 65 1 40 2 60 1 55 1 25 1 15 0 5 3 66 Define Erosion I B i j min I i m j n B m n displaystyle min I i m j n B m n Let Erosion I B E I B E I B 1 1 min 45 1 50 2 65 1 40 2 60 1 55 1 25 1 15 0 5 3 2 displaystyle min 45 1 50 2 65 1 40 2 60 1 55 1 25 1 15 0 5 3 2 After dilation I 45506540665525155 displaystyle I begin bmatrix 45 amp 50 amp 65 40 amp 66 amp 55 25 amp 15 amp 5 end bmatrix After erosion I 4550654025525155 displaystyle I begin bmatrix 45 amp 50 amp 65 40 amp 2 amp 55 25 amp 15 amp 5 end bmatrix An opening method is just simply erosion first and then dilation while the closing method is vice versa In reality the D I B and E I B can implemented by Structuring element Mask Code ExampleOriginal Image None Use Matlab to read Original image original imread scene jpg image rgb2gray original r c channel size image se logical 1 1 1 1 1 1 1 1 1 p q size se halfH floor p 2 halfW floor q 2 time 3 denoising 3 times with all method Original lotus 111111111 displaystyle begin bmatrix 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 end bmatrix Use Matlab to dilation imwrite image scene dil jpg extractmax zeros size image class image for i 1 time dil image imread scene dil jpg for col halfW 1 c halfW for row halfH 1 r halfH dpointD row halfH dpointU row halfH dpointL col halfW dpointR col halfW dneighbor dil image dpointD dpointU dpointL dpointR filter dneighbor se extractmax row col max filter end end imwrite extractmax scene dil jpg end Denoising picture with dilation method 111111111 displaystyle begin bmatrix 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 end bmatrix Use Matlab to erosion imwrite image scene ero jpg extractmin zeros size image class image for i 1 time ero image imread scene ero jpg for col halfW 1 c halfW for row halfH 1 r halfH pointDown row halfH pointUp row halfH pointLeft col halfW pointRight col halfW neighbor ero image pointDown pointUp pointLeft pointRight filter neighbor se extractmin row col min filter end end imwrite extractmin scene ero jpg end 111111111 displaystyle begin bmatrix 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 end bmatrix Use Matlab to Opening imwrite extractmin scene opening jpg extractopen zeros size image class image for i 1 time dil image imread scene opening jpg for col halfW 1 c halfW for row halfH 1 r halfH dpointD row halfH dpointU row halfH dpointL col halfW dpointR col halfW dneighbor dil image dpointD dpointU dpointL dpointR filter dneighbor se extractopen row col max filter end end imwrite extractopen scene opening jpg end 111111111 displaystyle begin bmatrix 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 1 amp 1 amp 1 end bmatrix Use Matlab to Closing imwrite extractmax scene closing jpg extractclose zeros size image class image for i 1 time ero image imread scene closing jpg for col halfW 1 c halfW for row halfH 1 r halfH dpointD row halfH dpointU row halfH dpointL col halfW dpointR col halfW dneighbor ero image dpointD dpointU dpointL dpointR filter dneighbor se extractclose row col min filter end end imwrite extractclose scene closing jpg end Denoising picture with closing method Zobrazhennya cifrovoyi kameri Cifrovi fotoaparati yak pravilo vklyuchayut specializovane obladnannya dlya obrobki cifrovih zobrazhen abo specialni mikroshemi abo dodani shemi na inshih mikroshemah dlya peretvorennya neobroblenih danih iz datchika zobrazhennya na zobrazhennya z korekciyeyu koloriv u standartnomu formati fajlu zobrazhennya Dodatkovi metodi post obrobki pidvishuyut rizkist krayiv abo nasichenist koloriv dlya stvorennya bilsh prirodnih zobrazhen Plivka Svit zahodu 1973 buv pershim povnometrazhnim filmom yakij vikoristovuvav cifrovu obrobku zobrazhen dlya pikselnoyi fotografiyi dlya imitaciyi tochki zoru androyida 28 Obrobka zobrazhen takozh shiroko vikoristovuyetsya dlya stvorennya efektu kolorovosti yakij zaminyuye fon aktoriv prirodnim abo hudozhnim pejzazhem Rozpiznavannya oblichchya Proces viyavlennya oblichchya Rozpiznavannya oblichchya mozhna realizuvati za dopomogoyu matematichnoyi morfologiyi diskretnogo kosinusnogo peretvorennya yake zazvichaj nazivayut DCT i gorizontalnoyi proekciyi matematiki Zagalnij metod z metodom na osnovi oznak Metod viznachennya oblichchya na osnovi oznak vikoristovuye ton shkiri rozpiznavannya krayiv formu oblichchya ta osoblivosti oblichchya napriklad ochi rot tosho dlya viyavlennya oblichchya Ton shkiri forma oblichchya ta vsi unikalni elementi yaki ye tilki v lyudskomu oblichchi mozhna opisati yak osoblivosti Metod pokrashennya yakosti zobrazhennyaNa yakist zobrazhennya mozhut vplivati vibraciya kameri nadmirna ekspoziciya zanadto centralizovanij rozpodil rivniv sirogo shum tosho Napriklad problemu shumu mozhna virishiti za dopomogoyu metodu zgladzhuvannya todi yak problemu rozpodilu rivniv sirogo mozhna pokrashiti shlyahom virivnyuvannya gistogrami Metod zgladzhuvannya U malyunku yaksho ye yakijs nezadovolenij kolir beremo deyakij kolir navkolo nezadovolenogo koloru ta userednyuyemo yih Ce prostij sposib podumati pro metod zgladzhuvannya Metod zgladzhuvannya mozhna realizuvati za dopomogoyu maski ta zgortki Vizmit napriklad malenke zobrazhennya ta masku yak pokazano nizhche image is 256531461283027322 displaystyle begin bmatrix 2 amp 5 amp 6 amp 5 3 amp 1 amp 4 amp 6 1 amp 28 amp 30 amp 2 7 amp 3 amp 2 amp 2 end bmatrix mask is 1 91 91 91 91 91 91 91 91 9 displaystyle begin bmatrix 1 9 amp 1 9 amp 1 9 1 9 amp 1 9 amp 1 9 1 9 amp 1 9 amp 1 9 end bmatrix After and smoothing image is 25653910619927322 displaystyle begin bmatrix 2 amp 5 amp 6 amp 5 3 amp 9 amp 10 amp 6 1 amp 9 amp 9 amp 2 7 amp 3 amp 2 amp 2 end bmatrix Oberseving image 1 1 image 1 2 image 2 1 and image 2 2 The original image pixel is 1 4 28 30 After smoothing mask the pixel becomes 9 10 9 9 respectively new image 1 1 19 displaystyle tfrac 1 9 image 0 0 image 0 1 image 0 2 image 1 0 image 1 1 image 1 2 image 2 0 image 2 1 image 2 2 new image 1 1 floor 19 displaystyle tfrac 1 9 2 5 6 3 1 4 1 28 30 9 new image 1 2 floor 19 displaystyle tfrac 1 9 5 6 5 1 4 6 28 30 2 10 new image 2 1 floor 19 displaystyle tfrac 1 9 3 1 4 1 28 30 7 3 2 9 new image 2 2 floor 19 displaystyle tfrac 1 9 1 4 6 28 30 2 3 2 2 9 Gray Level Histogram method Generally given a gray level histogram from an image as below Changing the histogram to uniform distribution from an image is usually what we called Figure 1Figure 2 In discrete time the area of gray level histogram is i 0kH pi displaystyle sum i 0 k H p i see figure 1 while the area of uniform distribution is i 0kG qi displaystyle sum i 0 k G q i see figure 2 It is clear that the area will not change so i 0kH pi i 0kG qi displaystyle sum i 0 k H p i sum i 0 k G q i From the uniform distribution the probability of qi displaystyle q i is N2qk q0 displaystyle tfrac N 2 q k q 0 while the 0 lt i lt k displaystyle 0 lt i lt k In continuous time the equation is q0qN2qk q0ds p0pH s ds displaystyle displaystyle int q 0 q tfrac N 2 q k q 0 ds displaystyle int p 0 p H s ds Moreover based on the definition of a function the Gray level histogram method is like finding a function f displaystyle f that satisfies f p q Improvement method Issue Before improvement Process After improvementSmoothing method noise with Matlab salt amp pepper with 0 01 parameter is added to the original image in order to create a noisy image read image and convert image into grayscale convolution the graysale image with the mask 1 91 91 91 91 91 91 91 91 9 displaystyle begin bmatrix 1 9 amp 1 9 amp 1 9 1 9 amp 1 9 amp 1 9 1 9 amp 1 9 amp 1 9 end bmatrix denoisy image will be the result of step 2 Histogram Equalization Gray level distribution too centralized Refer to theObrobka zobrazhen u prikladnih i naukovih cilyahTipovi zavdannya Rozpiznavannya tekstu Obrobka suputnikovih znimkiv Mashinnij zir Obrobka danih dlya vidilennya riznih harakteristik Obrobka zobrazhen u medicini Identifikaciya osobi po oblichchyu rajduzhci daktiloskopichnim danimi Avtomatichne upravlinnya avtomobilyami Viznachennya formi ob yekta Viznachennya peremishennya ob yekta Nakladennya filtrivDiv takozhVideo Redaguvannya zobrazhen ApskejlingPrimitkiSlyusar V I 2019 PDF Pervaya milya Last mile 2019 2 s 46 61 Arhiv originalu PDF za 8 travnya 2019 Procitovano 8 travnya 2019 LiteraturaNejropodibni metodi algoritmi ta strukturi obrobki zobrazhen u realnomu chasi monografiya Yu M Rashkevich R O Tkachenko I G Cmoc D D Peleshko M vo osviti i nauki Ukrayini Nac un t Lviv politehnika Lviv Vid vo Lviv politehniki 2014 256 s il Bibliogr s 243 252 166 nazv ISBN 978 617 607 603 2 Ce nezavershena stattya z tehnologiyi Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi Cya stattya ne mistit posilan na dzherela Vi mozhete dopomogti polipshiti cyu stattyu dodavshi posilannya na nadijni avtoritetni dzherela Material bez dzherel mozhe buti piddano sumnivu ta vilucheno zhovten 2015